Пример оформления таблицы

Таблица 1

Распределение критически важных объектов по видам угроз

Федеральный округ	Количество КВО
	Всего	в том числе по видам угроз
		радиационно-опасные	химически опасные	биологически опасные	техногенно опасные	пожаро-, взрывоопасные	экономические	информационные
Дальневосточный	215	5	1	–	124	51	1	33
Приволжский	496	13	62	1	234	150	3	33
Северо-Западный	368	21	10	2	221	62	3	49
Сибирский	344	14	9	3	206	82	1	29
Уральский	258	11	19	–	146	64	2	16
Центральный	755	36	37	8	416	122	13	123
Южный	535	5	58	10	216	215	1	30
Итого	2 971	105	196	24	1 563	746	24	313

Пример оформления графика

Рис. 2. Динамика количества чрезвычайных ситуаций

за период 1997–2004 гг.

Приложение 8

Пример оформления схемы

Приложение 9

Пример оформления диаграммы

Рис. 1. Динамика численности погибших в чрезвычайных ситуациях

за период 1997–2004 гг.

Рис. 2. Доля резервов материальных ресурсов для ликвидации ЧС,

приходящаяся на душу населения, руб./чел.

Рис. 2.3 Фактическое наличие материальных ресурсов в резервах

для ликвидации ЧС по федеральным округам, млн. рублей

Приложение 10

Некоторые способы обработки и представления результатов исследования

Исследователь на определенном этапе своей научной работы встречается с необходимостью проверки выдвинутых гипотез, эффективности выполненных разработок. Критерием результативности проведенной работы, справедливости сделанных выводов является качественная математико-статистическая обработка результатов эксперимента.

Наиболее простым случаем является случай, когда сложное задание можно разделить на элементы, однородность которых не вызывает сомнений. При этом можно найти индивидуальные коэффициентыполноты выполнения задания по формуле:

где - z_i – число элементов задания, выполненныхi- м учащимся,

z _max - число элементов задания, которые мог бы выполнить этот учащийся.

Пример:Ученик должен был заучить 40 слов. Во время терминологического диктанта он воспроизвел 30 слов. Его

Если задание выполняется группой учащихся, для дальнейших расчетов необходимо найти среднее значение коэффициента полноты выполнения задания и посмотреть, как отклоняются от среднего значения индивидуальные коэффициенты полноты выполнения задания.

Среднее значение коэффициента полноты выполнения задания находится по формуле:

где N– число учащихся, выполнявших задание.

Модуль отклонения

Пример: В таблице 1 приведены гипотетические значения коэффициентов полноты выполнения некоторого задания группой учащихся.

Таблица 1

№	1	2	3	4	5	6	7	8	9
ki	0,32	0,35	0,40	0,47	0,50	0,53	0,60	0,65	0,68

Обратите внимание на то, что ряд значений k_i упорядочен!

Исходя из предположения, что результаты тестирования являются случайными величинами, найдем среднее значение коэффициента полноты выполнения задания.

Зная среднее значение коэффициента полноты выполнения задания, можно показать, как откланяются от него индивидуальные коэффициенты, и сравнить каждый индивидуальный коэффициент со средним значением. Последнюю задачу можно решить путем вычитания модулей отклонения индивидуальных коэффициентов полноты выполнения задания от среднего: .

В таблице 2, отображены соответствующие значения указанных величин.

Таблица 2

	0,18	0,15	0,10	0,03	0	0,03	0,10	0,15	0,18
	0,32	0,35	0,40	0,47	0,50	0,47	0,40	0,35	0,32

Когда проводится оценка результатов выполнения контрольной работы группой учащихся, наряду со средним значением коэффициента полноты выполнения заданий, рассчитывается величина разброса результатов, которая имеет самостоятельное значение. Это видно из такого примера. В двух классах средние коэффициенты полноты выполнения контрольной работы составляют 0,6. Но в первом классе половина класса выполнила работу полностью (k₁=1), а половина класса имела коэффициентk₂=0,2. Во втором классе увсех учащихся коэффициент полноты выполнения работы лежит в интервале . Понятно, что результаты выполнения работы в этих классах принципиально отличаются друг от друга и требуют различных способов анализа и корректировки.

Разброс результатов можно посчитать следующим способом. По этому способу находится величина, называемая дисперсией:

(На надо смотреть как на случайные величины). ЕслиN>30, то деление производится наN.

Квадратный корень из дисперсии называетсясредним квадратичным, или стандартным отклонением, а

величина - коэффициентом вариации.

Чем меньше , тем острее пик нормального распределения.

Зная средние значения коэффициентов полноты выполнения контрольной работы из двух выборок , дисперсии, число человек, выполнявших работы, можно сравнить результаты между собой. Для этого находится экспериментальное значениекоэффициента Стьюдента :

и число степеней свободы .

Критерий Стъюдента используют для сравнения средних значений двух случайных величин в предположении, что обе имеют нормальное распределение.

Далее по специальным таблицам (см. табл. 3), которые имеются в справочниках по математике в разделе «Математическая статистика», находится теоретическое значение коэффициента Стьюдента для соответствующего числа степеней свободы и интересующей исследователя степени значимости результатаР.

Например, для .

Если оказывается, что , делают вывод: на уровне значимости 0,05 (или на 5% уровне значимости, или с достоверностью 95%) между результатами выборок существует статистически значимая разница. В противном случае делать вывода о различии результатов нельзя.

Таблица 3

t – распределение Стьюдента
P V	0,80	0,40	0,20	0,10	0,05	0,02	0,01
1	0,325	1,376	3,078	6,314	12,706	31,821	63,657
2	0,289	1,061	1,866	2,920	4,303	6,965	9,925
3	0,277	0,978	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841
4	0,271	0,941	1,533	2,132	2,776	3,747	4,604
5	0,267	0,920	1,476	2,015	2,571	3,365	4,032
6	0,265	0,906	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707
7	0,263	0,896	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499
8	0,262	0,889	1,397	1,860	2,306	2,896	3,355
9	0,261	0,883	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250
10	0,260	0,879	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169
11	0,260	0,876	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106
12	0,259	0,873	1,356	1,782	2,179	2,681	3,055
13	0,259	0,870	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012
14	0,258	0,868	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977
15	0,258	0,866	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947
16	0,258	0,865	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921
17	0,257	0,863	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898
18	0,257	0,862	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878
19	0,257	0,861	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861
20	0,257	0,860	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845
21	0,257	0,859	1,323	1,721	2,080	2,518	2,831
22	0,256	0,858	1,321	1,717	2,074	2,508	2,819
23	0,256	0,858	1,319	1,714	2,069	2,500	2,807
24	0,256	0,857	1,318	1,711	2,064	2,492	2,797
25	0,256	0,856	1,316	1,708	2,060	2,485	2,787
26	0,256	0,856	1,315	1,706	2,056	2,479	2,779
27	0,256	0,855	1,314	1,703	2,052	2,473	2,771
28	0,256	0,855	1,313	1,701	2,048	2,467	2,763
29	0,256	0,854	1,311	1,699	2,045	2,462	2,756
30	0,256	0,854	1,310	1,697	2,042	2,457	2,750
40	0,255	0,851	1,303	1,684	2,021	2,423	2,704
60	0,254	0,848	1,296	1,671	2,000	2,390	2,660
120	0,254	0,845	1,289	1,658	1,980	2,358	2,617

Приложение 11